Jenny2022-04-28 09:21:52

同学你好，这两种方法是用来控制蒙特卡洛模拟的准确度。

当资产组合中包含的资产数量过多，此时蒙特卡洛模拟将变成一个计算密集型的过程，十分耗时。模拟次数越高，计算过程越繁琐费时，但从结果的准确性来看， 模拟次数越多，模型准确度越高;模拟的次数减少，模型准确度越低。
除了这一种简单粗暴的降低误差的方法之外，反向变量法 (Antithetic  Variables) 和控制变量法 (Control Variates) 也是不错的选择。

反向变量法的思想与和面做面团是一个道理。和面的时候太干了就多加水， 太湿了就多加面粉，反复修正之后最终的面团就刚刚好。同样的道理，在随机数 选择的过程中，如果正随机数出现的过多，那么便适当增加负随机数，这样减少 最终预测值的方差。

控制变量法的思想则是从已知的问题入手，利用已知问题减少不必要的建模 推理过程，只推理和已知问题差异的部分。比如需要推测一个包含草莓，苹果， 香蕉和芒果的果篮的价格，如果已经知道了一个由相同品质和重量的苹果，香蕉 和芒果果篮的价格，那么只需要进一步推测草莓的溢价便可以了，这种方法同样 可以减少误差。

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